机器学习算法工程师面试

​         经历了2023年的秋招，现在也已经入职半年了，空闲时间将面试中可能遇到的机器学习问题整理了一下，可能答案也会有错误的，希望大家能指出！另外，不论是实习，还是校招，都祝福大家能够拿到满意的Offer!机器学习面经系列的其他部分如下所示(这是我在其他地方写的，感兴趣的同学可以点波关注捏)：机器学习面经-共13章节1、机器学习模型1.1 有监督学习模型​1.2 无监督学习模型​ 1.3 概率模型​什么是监督学习？什么是非监督学习？         所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。并且明确的给给出初始值，在训练集中有特征和标签，并且通过训练获得一个模型，在面对只有特征而没有...

今天，来分享机器学习面试题之Xgboost 算法。到目前为止，我们已经更新了九大算法，包含 74 个数据点。常考面试题什么是 XGBoost？GBDT 和 XGBoost 的区别？XGBoost 如何评价特征的重要性？XGBoost 为什么可以并行训练？XGBoost 为什么快XGBoost 算法的优缺点？面试题详解什么是 XGBoost？XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一个高效的机器学习算法，常用于分类和回归任务。XGBoost 对 GBDT 进行了一系列优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等，在可扩展性和训...

主要问的课题项目，大概30分钟左右吧

项目急看有机器人量产经验的算法工程师（感知算法、SLAM、激光SLAM、定位导航.......）、LINUX开发、C++.........在看研发的胖友找我啊！

机器学习面试题汇总与解析——前言与大纲  故事引入 专栏介绍 作者介绍 大纲  受众：本教程适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。 本教程适合于算法工程师、机器学习求职的学生或人士。  故事引入  蒋 豆 芽：老李，我们之前的C++与嵌入式教程（https://www.nowcoder.com/tutorial/10078/index ） 真的写得很棒啊，知识点非常全面，适合非科班的同学，两年以来广受好评，太酷了。 隔壁老李：（一脸欣喜）我也感觉十分的欣慰。能够在繁忙的春秋招中帮助到大家，真是很开心啊。 蒋 豆 芽：嘿嘿，这还没够呢！我趁热打铁，又写作了《机器学习面试题汇总...

机器学习面试题汇总与解析——什么？简历过不了？  本章讲解点   1.1 简历写作分析   1.2 简历写作误区   1.3 Hr心态复盘   1.4 简历案例    受众：本教程适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。 本教程适合于算法岗位求职的学生或人士。   故事背景   蒋 豆 芽：小名豆芽，芳龄十八，蜀中人氏。卑微小硕一枚，科研领域苟延残喘，研究的是如何炒好一盘豆芽。与大多数人一样，学习道路永无止境，间歇性踌躇满志，持续性混吃等死。会点编程，对了，是面对对象的那种。不知不觉研二到找工作的时候了，同时还在忙论文，豆芽都秃了，不过豆芽也没头发啊。 隔壁老李：大名老李，蒋...

机器学习面试题汇总与解析——HR面  本章讲解知识点  1.1 HR心理复盘 1.2 HR常问问题——学校的表现怎么样啊？ 1.3 HR常问问题——了解我们公司吗？ 1.4 HR常问问题——个人情况 1.5 HR常问问题——业余生活 1.6 HR常问问题——薪资待遇 1.7 HR常问问题——人性考察     故事背景   蒋 豆 芽：小名豆芽，芳龄十八，蜀中人氏。卑微小硕一枚，科研领域苟延残喘，研究的是如何炒好一盘豆芽。与大多数人一样，学习道路永无止境，间歇性踌躇满志，持续性混吃等死。会点编程，对了，是面对对象的那种。不知不觉研二到找工作的时候了，同时还在忙论文，豆芽都秃了，不过豆芽也没头发啊...

机器学习面试题汇总与解析——Python     本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。   本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。   本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵   如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。   相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专栏的内容。    关于机器学习算法书籍，我强烈推荐一本《百面机器学习算法工程师带你面试》，这个就很类似面经，还有讲解，写得比较好。   关于深...

机器学习面试题汇总与解析——传统算法 本章讲解知识点    前言     傅里叶变换     边缘检测算法     牛顿法     插值算法     SIFT     SURF        本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。   本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。   本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵   如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。   相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专...

机器学习面试题汇总与解析——特征工程 本章讲解知识点    什么是特征工程     数据预处理     特征缩放     特征编码     特征选择     特征提取        本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。   本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。   本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵   如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。   相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专栏的内容。...

机器学习面试题汇总与解析——PCA 与 LDA 本章讲解知识点    什么是数据降维     PCA        本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。   本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。   本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵   如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。   相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专栏的内容。    关于机器学习算法书籍，我强烈推荐一本《百面机器学习算法工程...

机器学习面试题汇总与解析——朴素贝叶斯 本章讲解知识点    什么是朴素贝叶斯        本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。   本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。   本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵   如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。   相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专栏的内容。    关于机器学习算法书籍，我强烈推荐一本《百面机器学习算法工程师带你面试》，这个就很...

机器学习面试题汇总与解析——集成学习 本章讲解知识点    什么是集成学习     AdaBoost     梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)     随机森林(Random Forest，简称RF)     XGBoost     LightGBM        本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。   本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。   本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵   如专栏内容有错漏，欢迎在评论区...

机器学习面试题汇总与解析——SVM 本章讲解知识点    什么是 SVM     SVM 的基本原理     线性不可分 SVM     非线性 SVM     SVM 优缺点        本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。   本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。   本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵   如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。   相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专...

机器学习面试题汇总与解析——决策树 本章讲解知识点    什么是决策树     决策树原理     决策树优缺点     决策树的剪枝     决策树的改进型        本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。   本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。   本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵   如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。   相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专栏的内容。    ...

机器学习面试题汇总与解析——聚类 本章讲解知识点    什么是聚类     K-means 聚类算法     均值偏移聚类算法     DBSCAN 聚类算法     高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类     层次聚类算法        本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。   本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。   本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵   如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。   相信大家都有着高尚的灵魂，...

机器学习面试题汇总与解析——kNN 本章讲解知识点    什么是 kNN     k 值选择     kNN 的优缺点        本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。   本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。   本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵   如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。   相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专栏的内容。    关于机器学习算法书籍，我强烈推荐一本《百...

机器学习面试题汇总与解析——回归 本章讲解知识点    什么是回归分析？     为什么要使用回归分析？     线性回归     逻辑回归     逻辑回归和 Lasso 回归        本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。   本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。   本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵   如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。   相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本...